
ChatGPT: bezpieczeństwo i prywatność danych
Czy ChatGPT jest bezpieczny? TAK, ale musisz wybrać prywatność danych w Ustawieniach aplikacji lub korzystaj z GPT-4o i innych modeli AI za pomocą API.
24 artykuly

Czy ChatGPT jest bezpieczny? TAK, ale musisz wybrać prywatność danych w Ustawieniach aplikacji lub korzystaj z GPT-4o i innych modeli AI za pomocą API.
Poznaj mechanizmy bezpieczeństwa OpenClaw: sandbox, parowanie, audyt. Praktyczny przewodnik dla CTO i IT o ochronie danych i zgodności z RODO.
Prompt injection to atak, na który Twój agent AI prawdopodobnie nie jest gotowy. Jak działa, przykłady z życia i praktyczne metody obrony.
Wybór modelu AI to nie tylko wydajność i koszt — to decyzja bezpieczeństwa. Porównanie GPT-4, Claude, Gemini pod kątem odporności na ataki.
Defense in Depth dla agentów AI: wielowarstwowe zabezpieczenia, walidacja I/O, monitoring i architektura odporna na prompt injection.
RAG poisoning to atak na AI z bazą wiedzy. Jak hakerzy zatruwają dokumenty, by przejąć kontrolę nad odpowiedziami chatbota? Poznaj wektory ataku i ochronę.
Jak hakerzy chowają złośliwe instrukcje przed ludźmi, ale nie przed AI? Ukryte ataki: biały tekst, Unicode, komentarze HTML i techniki obrony.
Twój agent AI ma dostęp do danych klientów, czyta formularze kontaktowe i może wysyłać odpowiedzi? Poznaj trzy warunki, które czynią go wektorem ataku.
Dlaczego Twój asystent AI nie powinien mieć dostępu do wszystkiego? Sandbox, izolacja środowiska i zasada najmniejszych uprawnień dla agentów AI.
Przegląd udokumentowanych ataków na systemy AI: Bing Chat, ChatGPT, agenci LangChain. Co poszło nie tak i jak się przed tym chronić.
Niewidzialne znaki Unicode (zero-width, tag characters) to realne zagrożenie dla AI. Jak hakerzy ukrywają instrukcje w pozornie zwykłym tekście?
Twój asystent AI korzysta z firmowej bazy wiedzy? Poznaj 5-warstwowy model ochrony przed atakami na systemy RAG.
Praktyczny przewodnik po testowaniu bezpieczeństwa systemów AI. Red teaming, automatyczne skanery, metryki i proces testowania dla polskich firm.
Zanim wdrożysz agenta AI, zadaj te 5 pytań. Odpowiedzi powiedzą ci wszystko o poziomie bezpieczeństwa rozwiązania.
Garak to otwarty skaner bezpieczeństwa dla LLM od NVIDIA. Dowiedz się, jak automatycznie testować modele AI na prompt injection i inne podatności.
Prompt injection to fundamentalne zagrożenie dla AI w firmie. Czym jest, jak działa i dlaczego każdy system z LLM jest potencjalnie podatny?
Direct vs indirect prompt injection — który groźniejszy? Porównanie ataków na AI: źródła, skutki, trudność wykrycia i strategie obrony dla firm.
Twój AI analizuje dokumenty od kontrahentów? Mogą zawierać ukryte instrukcje. Jak bezpiecznie przetwarzać zewnętrzne pliki bez ryzyka prompt injection?
Ukryte instrukcje w obrazach to nowy wektor ataku na AI. Biały tekst na białym tle, steganografia — jak chronić modele wizyjne przed manipulacją?
Szczegółowa analiza ataku na GitLab Duo z lutego 2025. Jak ukryty tekst w merge request pozwolił wykraść prywatny kod przez asystenta AI.
Jak zbudować agenta AI, który nie stanie się wektorem ataku? Trzy warstwy ochrony: izolacja, minimalne uprawnienia i ludzki nadzór.
Dodanie drugiego modelu AI do sprawdzania pierwszego brzmi logicznie. Problem? Te same podatności dotyczą też strażnika. Oto dlaczego to nie działa.
Pełna automatyzacja brzmi świetnie — dopóki agent nie wyśle klientowi czegoś, czego nie powinien. Kiedy automatyzować, a kiedy zostawić człowiekowi?
Computer-Use i Browser-Use Agents to nowa kategoria ryzyka. Badania VPI-Bench pokazują podatność do 100%. Jak chronić agentów AI z dostępem do ekranu?